Показати скорочену інформацію

Система підбору музичних композицій в залежності від вподобань користувача

dc.contributor.advisorО. Р. Бойкоuk
dc.contributor.authorКонопльов, Е. Ю.uk
dc.date.accessioned2024-03-11T11:19:24Z
dc.date.available2024-03-11T11:19:24Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationКонопльов Е. Ю. Система підбору музичних композицій в залежності від вподобань користувача [Електронний ресурс] / Е. Ю. Конопльов; наук. кер. О. Р. Бойко // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12691.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39488
dc.description.abstractВ роботі було розроблено систему підбору музичних композицій в залежності від вподобань користувача. Основне призначення даної системи – навчання моделі машинного навчання за зібраною статистикою та підбір музикальних композицій для користувачів за допомогою навченої моделі.en
dc.description.abstractThe system of selection of musical compositions depending on user preferences was developed in the work. The main purpose of this system is to teach machine learning model based on the collected statistics and to select musical compositions for users using a trained modelen
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12691
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectпопередня обробка данихuk
dc.subjectмодель машинного навчанняuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectdata preprocessingen
dc.subjectmachine learning modelen
dc.subjectPythonen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectPyTorchen
dc.subjectRest APIen
dc.subjectMongoDBen
dc.subjectNumPyen
dc.subjectPandasen
dc.titleСистема підбору музичних композицій в залежності від вподобань користувачаuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.852
dc.relation.referencesWelcome to Python. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://www.python.org/ (дата звернення 02.03.2021) – Назва з екранаen
dc.relation.referencesВведение в машинное обучение в Python: Полное руководство с примерами. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://codecamp.ru/blog/machine-learning-python-tutorial/ (дата звернення 03.03.2021) – Назва з екранаru
dc.relation.referencesPyTorch. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://pytorch.org/ (дата звернення 03.03.2021) – Назва з екранаen
dc.relation.referencesКлассификация при помощи логистической регрессии в PyTorch. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://nagornyy.me/courses/recommendation-systems/logistic-regression-pytorch/ (дата звернення 04.03.2021) – Назва з екранаru
dc.relation.references10 minutes to pandas. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html (дата звернення 05.03.2021) – Назва з екранаen
dc.relation.referencesNumPy в Python. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/352678/ (дата звернення 05.03.2021) – Назва з екранаen
dc.relation.referencesPython and MongoDB. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. - Режим доступу: https://www.mongodb.com/python (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екранаen
dc.relation.referencesСохранение/импорт моделей машинного обучения в базах данных. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: http://dkhramov.dp.ua/Comp.CaretModelsAndDB#.YEeuhGgzZPY/ (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екранаru
dc.relation.referencesREST API Best Practices. [Електронний ресурс]: [Веб-сайт] – Електронні дані. – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/351890/ (дата звернення 06.03.2021) – Назва з екранаen


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
12691.pdf
Розмір:
573.2Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію